視頻監(jiān)控中人群人數(shù)統(tǒng)計方法研究.pdf

1、隨著人類生產(chǎn)活動和社會經(jīng)濟的快速增加，導致群體性異常事件與日俱增，從而對整個社會公共安全和穩(wěn)定構成了威脅。通過人群人數(shù)的動態(tài)變化特性分析可以有效預防群體性異常事件，因此統(tǒng)計監(jiān)控場景下的人群人數(shù)是人群安全態(tài)勢中的一個重要研究內(nèi)容，也是視頻監(jiān)控領域研究的熱點問題，課題研究具有重要的研究和應用價值。
　　本文主要研究了人群人數(shù)統(tǒng)計中存在的一些問題。首先，在人群前景檢測算法檢測到的人群前景中常存在孔洞和斷裂問題，該問題將會影響后續(xù)人群塊特

2、征的提取和模型的訓練；其次，像素特征和紋理特征能有效描述不同密度等級人群，如何更好的融合這些不同的特征以提高訓練模型的性能，是本課題研究的第二個主要問題；最后，傳統(tǒng)人群人數(shù)統(tǒng)計算法需要標記大量訓練數(shù)據(jù)訓練模型，這將會明顯增加人力和財力。針對這些問題，本文展開了以下相關研究和分析。
　　(1)針對人群前景檢測算法中出現(xiàn)的前景孔洞和斷裂問題，研究并提出了一種結合二次輪廓提取和漫水填充的方法，該方法在人群目標塊比較集中時能更加有效填充前

3、景目標塊的孔洞。
　　(2)針對像素特征和紋理特征具有描述不同密度人群的特性，提出了一種動態(tài)融合像素特征和紋理特征的方法，該方法根據(jù)人群目標塊遮擋嚴重程度動態(tài)融合像素特征和紋理特征，充分利用了不同類型特征描述不同密度人群的特點。
　　(3)針對訓練模型時需要標記大量標簽數(shù)據(jù)問題，研究了一種基于遷移學習的方法，該方法從與目標場景相似人群場景遷移已經(jīng)標記的人群數(shù)據(jù)，以補充目標場景訓練數(shù)據(jù)，從而節(jié)省了人力物力。
　　(4)在